Entrenar redes neuronales profundas

Después de definir la arquitectura de red, podrá definir los parámetros de entrenamiento con la función trainingOptions. Luego, podrá entrenar la red con la función trainnet. Utilice la red entrenada para predecir etiquetas de clase o respuestas numéricas.

Puede entrenar una red neuronal en una CPU, una GPU, varias CPU o GPU, o en paralelo en un cluster o en la nube. Para entrenar una red en una GPU o en paralelo, es necesario utilizar Parallel Computing Toolbox™. Para usar una GPU, es necesario contar con un dispositivo con GPU compatible (para obtener información sobre los dispositivos compatibles, consulte GPU Computing Requirements (Parallel Computing Toolbox)). Especifique el entorno de ejecución con la función trainingOptions.

Si la función trainingOptions no proporciona las opciones de entrenamiento que necesita para la tarea, o si las capas de salida personalizadas no son compatibles con las funciones de pérdida que necesita, puede definir un bucle de entrenamiento personalizado. Para los modelos que no se pueden especificar como redes de capas, puede definir el modelo como una función. Para obtener más información, consulte Define Custom Training Loops, Loss Functions, and Networks.

Una vez que haya identificado unas cuantas opciones de inicio válidas, podrá automatizar el barrido de hiperparámetros o probar la optimización bayesiana con Experiment Manager. Use Experiment Manager para probar diferentes configuraciones de entrenamiento al mismo tiempo ejecutando el experimento en paralelo y monitorice su progreso con gráficas de entrenamiento.